This paper is framed for analyzing what the most significant factors are in Turkey, where the Korean investing enterprises should overcome and accomodate to the various barriers of management, especially in terms of network construction. The main purpose of this research is to test empirically some connections of between the managing strategy of network competitiveness by Korean enterprises and the management performances of Korean ones in Turkey while this is composed of two stages. First, the study model is planned by discussing relevant theories, previous studies and the current investment circumstances in local Turkey. Second, the survey of Korean enterprises participated in investment activities in there is practiced by gathering questionnaires. The strategic method of structural equation modeling is implemented to testing some hypotheses. Summing up partially, to maximize profits growth, Korean enterprises have been making application of the internal worker controlling as the means of network competitive advantages.
This study is to find out how organic solvent will be propagated from painting inside the steel box girder of bridge. $2.9m{\times}3.0m$ of inside size of steel box girder is not suitable for painters to do his work comfortably and hygienically. Substance density(ppm)inside the space of the box unsatisfactory hygienical condition. Most of organic solvent(mainly toluene) came down to 0.5m in two minutes and 53sec. But personal protection for painter should be properly kept against flying this heavy organic solvent. longitudinally 27.1m in length is a cell unit of the whole length of bridge. Model XP-3l6A made in Japan is a main instrumentation adjusted to sense organic solvent especially toluene which can be measured up to 10,000ppm. Scenario analysis by computer program, safer release 2.0 has been performed first to estimate how the organic solvent will be propagated. And then actual test was done as a model. This has been measured for approximately five(5) minutes, with 30 sec interval. Actual measurement results showed much higher $10{\sim}20%$ than result analyzed by the computer program, meaning that this painting work can give worse effect to the worker who is painting inside the box girder of the bridge. The first meas urement level over the floor set up at 30cm height from the floor, because organic solvent was estimated to stay at the level. and then, they were measured at 1.0m, 1.5m level respectively, more.
In this paper, a study on the construction of a knowledge base based on natural language processing and the design of a chemical substance estimation system for the development of a knowledge service for a real-time sensor information fusion detection system and symptoms of contact with chemical substances in industrial sites. The information on 499 chemical substances contact symptoms from the Wireless Information System for Emergency Responders(WISER) program provided by the National Institutes of Health(NIH) in the United States was used as a reference. AllegroGraph 7.0.1 was used, input triples are Cas No., Synonyms, Symptom, SMILES, InChl, and Formula. As a result of establishing the knowledge base, it was confirmed that 39 symptoms based on ammonia (CAS No: 7664-41-7) were the same as those of the WISER program. Through this, a method of establishing was proposed knowledge base for the symptom extraction process of the chemical substance estimation system.
The fatality rate is used to estimate each country's risk level. However, the fatality rate is calculated using the number of fatal accidents and workers, which is collected differently across countries. It is therefore problematic to use these numbers in an equivalent way. This study proposes a new approach for calculating the number of full-time equivalent workers when evaluating individual countries' fatality rate by suggesting an equivalent condition for the calculation of the number of full-time equivalent workers. This study proceeds in three steps: (i) analysis of the fatality rate among various countries; (ii) fatality rate calculation using the full-time equivalent workers; and (iii) comparison of the fatality rate among various countries. The study found that for the fatality rate based on national data, the fatality rate in South Korea (1.72‱) is 10 times higher than that in United Kingdom (0.17‱). However, according to the number of full-time equivalent workers, the fatality rate in South Korea (1.86‱) was three times higher than that in the United Kingdom (0.56‱). These findings reveal a difference in the fatality rate depending on the method used to calculate the number of full-time equivalent workers. Therefore, the number of full-time equivalent workers must be calculated for each country to accurately compare the fatality rate. Ultimately, the study's results highlight the need for clearer standards in the assessment of the fatality rate by country in international organizations such as the ILO.
In the case of the existing remote collaboration, the remote support service-oriented system is not suitable for the use of the field-oriented multi-person remote collaboration system. This paper is a remote collaboration system development for various industrial sites. We develop remote support and work management that faces the various needs of industrial sites, real-time video remote support between workers, and real-time voice work sharing between workers. In addition, The goal of the development aims to increase the usability by strengthening the security function through encryption in the video and to develop a more efficient system. Finally, the development contents are the remote management and the support software development, Android app development for worker, WebRTC-based remote collaboration system construction and development, and prototype development. These products are expected to increase demand and increase sales by installing and operating at industrial sites, and can promote manpower training, understanding trending technologies, and improving capabilities.
Gharibi, Vahid;Cousins, Rosanna;Mokarami, Hamidreza;Jahangiri, Mehdi;Keshavarz, Mohammad A.;Shirmohammadi-Bahadoran, Mohammad M.
Safety and Health at Work
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v.13
no.3
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pp.364-371
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2022
Background: Respiratory masks can provide healthcare workers with protection from biological hazards when they have good performance. There is a direct relationship between the visual specifications of a mask and its efficacy; thus, the aim of this study was to develop tools for qualitative assessment of the performance of masks used by healthcare workers. Methods: A mixed-methods design was used to develop a qualitative assessment tool for medical face masks (MFM) and particle filtering half masks (PFHM). The development of domains and items was undertaken using observation and interviews, the opinions of an expert panel, and a review of texts and international standards. The second phase evaluated the psychometric properties of tools. Finally, the validated Mask Qualitative Assessment Tools (MQAT) were used to assess six samples from 10 brands of the two types of masks. Results: MQAT-MFM and MQAT-PHFM shared 42 items across seven domains: "cleanliness," "design," "marking, labeling and packaging," "mask layers," "mask strap," "materials and construction," and "nose clip." MQAT-MFM included one additional item. MQAT-PHFM included another nine items associated with an eighth "Practical Performance" domain, and the valve version had another additional "Exhalation Valve" domain and six items. The evaluation indicated 80% compliance for MFM and 71% compliance for PFHM. "Marking, labeling and packaging" and "Layers" were associated with the least compliance in both types of masks and should be checked carefully for defining mask quality. Conclusion: MQAT can be used for immediate screening and initial assessment of MFM and PHFM through appearance, simple tools, and visual inspection.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.7
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pp.890-895
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2021
Recently, the "Act of Serious Disasters, etc" was enacted and institutional and social interest in safety accidents is increasing. In this paper, we analyze statistical data published by government agency on safety accidents that occur in manufacturing sites, and compare various object detection models based on deep learning to build a model to determine dangerous situations to reduce the occurrence of safety accidents. The data-set was directly constructed by collecting images from CCTVs at the manufacturing site, and the YOLO-v4, SSD, CenterNet models were used as training data and evaluation data for learning. As a result, the YOLO-v4 model obtained a value of 81% of mAP. It is meaningful to select a class in an industrial field and directly build a dataset to learn a model, and it is thought that it can be used as an initial research data for a system that determines a risk situation and infers it.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.9
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pp.1259-1265
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2022
Recently, AI, big data, and IoT technologies are being used in various solutions such as fire detection and gas or dangerous substance detection for safety accident prevention. According to the status of occupational accidents published by the Ministry of Employment and Labor in 2021, the accident rate, the number of injured, and the number of deaths have increased compared to 2020. In this paper, referring to the dataset construction guidelines provided by the National Intelligence Service Agency(NIA), the dataset is directly collected from the field and learned with YOLOv4 to propose a collision risk object detection system through object detection. The accuracy of the dangerous situation rule violation was 88% indoors and 92% outdoors. Through this system, it is thought that it will be possible to analyze safety accidents that occur in industrial sites in advance and use them to intelligent platforms research.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.488-490
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2022
Recently, interest in industrial accidents such as the Industrial Safety and Health Act and the Serious Accident Punishment Act is increasing, and the demand for safety managers for safety management of workers in research institutes and industrial fields of various fields is increasing. For worker safety management, CCTVs are being installed in factories and workplaces, and workers are monitored to enhance safety management. In this paper, we intend to design a dangerous situation assessment system by constructing data using CCTV in such a workplace and modeling it in JSON format. The data modeling was produced by referring to the data set construction guide for artificial intelligence learning and the quality management guideline of the Korea National Information Society(NIA). Through this system, we want to check what kind of risk management exists in the workplace by risk situation scenario and use it to build a more systematic system.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.546-549
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2022
In recent years, to prevent the increase in accidents at industrial sites, various innovative technologies from the 4th industrial era have been incorporated into the construction administration to promote the advancement of safety management. As a result, smart safety management systems using intelligent monitoring that prevent and manage risks in industrial sites in real time are attracting attention. Smart safety management systems provide users with real-time, remote monitoring of factors such as noise, gas concentration fine dust concentration, building material quality, building tilt, and RFID-based worker access through sensors located everywhere. This paper presents a method for collecting and monitoring various data for smart safety management systems via Zigbee communication using Raspberry Pi.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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